Automatic object detection for behavioural research using YOLOv8

doi:10.3758/s13428-024-02420-5

Automatic object detection for behavioural research using YOLOv8

2024-05-15

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AI

DOI：10.3758/s13428-024-02420-5

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摘要人类行为观察研究通常需要对视频记录中的物体进行标注。目标检测的自动化得益于YOLO（‘you only look once’）的发展，特别是Ultralytics推出的YOLOv8，其易于使用。本研究探讨了使用YOLOv8进行准确目标检测所需的条件。结果显示，即使模型在小型数据集（100至350张图像）上训练，也能实现近乎完美的物体检测。然而，该检测器在相同物体但不同背景的情况下泛化能力较差。通过在多样化背景的图像上训练检测器，可以恢复出色的物体检测效果。YOLOv8有望成为需要视频记录中物体标注的行为研究领域的变革性工具。

Automatic object detection for behavioural research using YOLOv8

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